绪论
1.1课题的研究背景及意义
二维条码做为一种时下流行的信息存储传和递中介，解决了一维条码不能完全详尽描述物体的问题，使得条码能够有效地用于信息存储和识别；它在一维条码的基础上附加了其他的优点，诸如容纳更多信息量、更高的可靠性、可表示图像信息、更强的保密防伪性等⑴。二维条码的不断普及，给二维条码识读设备带来了新的机遇。随着移动通讯技术的发展，以往在固定场所、固定环境下使用的识读设备已跟不上需求的步伐，而逐渐向移动便携和经济易用两个方向发展。近几年，便携式数据采集器因其脱机使用等特点而得到广泛的普及。
目前，全球从事有关条码技术及其相关产品的幵发研究并以商品形式投入市场的厂家数不胜数，条码产品遍布生活各个领域，早些年推出的能储存数以万计个条码信息的便携式条码数据采集器（盘点机）经过优化升级，不仅容量有所扩大，性能有所提高而且适用范围也进一步扩大，已从仓库管理、商品盘点以及各种野外作业等方面扩展到了智能化领域[2]。便携式数据采集终端因通讯技术的迅猛发展而不断且快速地向微型化、智能化方向延深拓展。另一个广泛得到普及的领域就是智能手机。根据CNNIC的调查报告可知，截至2012年6月底，中国手机网民数量已上升至3.88亿，同比增长9.2%，其中大部分是智能手机网民，也就意味着至少一半以上的手机网民具备使用二维码的硬件条件。
预计明年智能手机将席卷整个手机市场，非智能手机逐渐被淘汰。用户数量增长的同时，用户追求业务量和新业务的增长、由技术驱动转为业务驱动的势态日趋明显。在激烈的市场竞争中，越来越成熟的手机用户不仅注重手机硬件的外观，更注重手机所赋予的强大功能。由此看来，二维码的潜在用户规模日趋庞大、不可估量。以上两个普及领域催生了一个新的需求，即将二维码和便携式设备结合起来，利用便携式设备尤其是智能手机作为读取设备实现条码识别。当前，最新的二维码识别技术，对条码附载介质的限制大大降低，而且用移动终端自带的摄像头代替条码扫描仪就可以进行识别，大大提高了二维码的应用规模。基于便携式设备的二维条码识别是二维码识别的必然趋势。
除了普及的二维条码使用范围（如仓库管理、运输管理、网上购物、电子票务等)，文献[4]讨论研究了手机二维码用作公共交通付费中介的可行性，而文献[3]则在现有的身份认证技术基础上，利用蓝牙技术与二维条码的有效结合，设计出了一种安全系数高、易于操作的身份认证方法等。灵动快拍创始人王鹏飞曾表示2012年实现了二维码应用市场的爆炸式增长，2013年将延续并扩大如今二维码市场的增长势态。
1.2常用二维条码概述
二维条码通常可分为：行排式二维条码（2D STACKED BAR CODE )又称堆积式二维条码或层排式二维条码，由二行或多行一维条码堆叠而成，如PDF4n、CODE49、C0DE16K等；矩阵式二维条码（2D MATRIX BAR CODE )又称棋盘式二维条码，如QR Code、Data Matrix、Maxi Code、Code One 等。PDF417码（Portable Data File ,便携式数据文件）可视为由多个一维条码堆叠而成(如上图a所示）。
PDF417码可表示字符范围很广，包括ASCII码表中的所有字符以及中国汉字；有很强的纠错能力，纠错率最高至50%;此外，PDF417码还有较大的字符容量，除了对人的姓名、性别、年龄等基本信息进行编码外，还可将人的生理特征诸如指纹、照片等信息存储在条码中，此特点可用于驾驶执照及表明个人身份的证件上从而防止了不法分子伪造。Data Matrix 是由美国国际资料公司(Internationa data Matrix，简称 ID Matrix)于 1989年创制的一种矩阵式二维条码。Data Matrix码与PDF417码有着相同的优点，包括可表示字符集范围广、较强的纠错能力以及较大的容量；此外，Data Matrix码的物理尺寸可随意的调整，调整范围在0.0002?14平方英寸之间，是目前一维与二维条码中尺寸弹性最大的也是能够达到最小尺寸的二维码，应用的空间相当广泛[7]。
QR码（全称是Ouick Response Code，快速响应矩阵码）则是由Denso公司发明的一种矩阵式二维码。PDF417码是堆叠式条码，需要像一维条码一样计算条码每一行（或者每一层）的黑白模块数量比才能进行识读。而诸如DataMatrk和QR码等矩阵式条码，则需要通过黑、白模块在条码符号矩阵中的排列信息来识读，由此可知PDF417码的识读更为复杂。本文研究的基于便携式设备终端二维条码技术，需要依靠便携式设备摄像头获取条码图像，存在背景复杂、容易变形等问题，故不适合PDF417码。另外，便携式设备终端的应用环境要求二维条码的物理尺寸不能太大，故只有DataMatrix码和QR码满足此应用要求。
1.3便携式设备识读研究现状
针对便携式设备尤其是手机终端识读条码是当下条码识读的一种必然趋势，国内外学者对此展幵了大量的科学研究。这些研究主要集中在图像处理部分，即对捕获到的条码图片进行优化从而能够准确地识别。使用移动摄像头拍摄的条码图像由于摄像镜头的抖动等外部因素而产生的不清晰干扰了条码地正确识读。虽然部分手机装有防抖动设置，但由于人为因素的影响仍不能很好地解决此问题。据此Wei Xu[8]和WU Xin-sheng等人研究出了根据点扩散函数确定抖动幅度和方向来恢复条码像。
2 OR码简介 .............6
2.1符号结构............. 6
2.2主要特点 .............7
2.3编码解码 .............8
3条码图像预处理 .............11
3.1灰度化 .............11
3.2基于直方图的中值滤波 .............11
3.3阈值分割 .............11
4初步定位条码图像 .............17
4.1连通区域标记 .............17
4.2像素点标记法 .............17
4.3条码图像初步定位 .............19
结论
(1) 条码图像预处理阶段，采用了基于直方图的中值滤波方法，提高了滤波的效率。
(2) 介绍了几种动态阈值分割算法，有Otsu算法、增强Otsu算法以及分块Otsu算法，通过对比实验可知分块Otsu算法的分割效果更好。
(3) 实现了一种连通区域像素点标记的条码定位算法，其主要思想是对图像的每一个像素点进行遍历，并按照相邻域连通或相邻域等连通规则，将属于同一连通域的像素点用相同记号标识。
(4) 介绍了透视投影以及B样条曲线的一些基本概念，实现了 Coons曲面法、有限元分析法以及基于LMA的透视变换三种线性形变矫正方法。大量实验证明，Coons曲面法和基于LMA的透视变换矫正能够取得满意的效果。
参考文献
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[2]中国物品编码中心.中国自动识别技术协会.条码技术基础.武汉：武汉大学出版社,2008
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[10] Shafarenko Leila?Petrou Maria,Kittler Josef. Automatic wartershed segmention ofrandomly textured color images. IEEE Trans Image Process. 1997，6(11): 1530-1544